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 第18教学周

学术报告《视觉认知与驾驶行为预测》

作者:  发布时间:2020-08-08 10:01  点击量:

报告时间:2020年8月9日(周日)19:00-21:00

报告形式:腾讯会议(ID:405678912)

报告题目:《视觉认知与驾驶行为预测》

报告人简介:马惠敏,教授,博士生导师,2001年博士毕业后在清华大学电子工程系承担教学科研工作,担任三维图像认知与仿真实验室负责人,2019年担任北京科技大学计算机与通信工程学院物联网与电子工程系主任、人工智能研究院副院长,现任中国图象图形学学会副理事长兼秘书长,北京市“三八红旗奖章”获得者。

从事三维图像认知与多模态学习交叉学科研究,将图像理解与认知心理学结合,取得了三维图像认知理论的原创性成果。首次在国际上建立了图像认知心理测评智能系统,2016年获得吴文俊人工智能科技创新一等奖,教育部鉴定为“原始性创新,达到国际领先水平”;提出的基于GPU的高效能复杂环境仿真方法及应用,2017年获得教育部技术发明奖二等奖;提出的复杂环境中三维目标检测方法,2015-2017年连续在国际最大的自动驾驶数据集(KITTI)评测中获得第一名,2018-2019年在驾驶员状态预测国际数据集(Brain4Cars)上获得最好的成绩。作为通讯作者在TPAMI、TIP、TITS、PR、CVPR、NIPS、ICCV、ICIP等发表论文100余篇。作为负责人承担了国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金、专项重点基金、国际国内企业合作等30余项科研项目,获批及申请专利十余项,两项专利完成了科研成果转化。

内容简介:驾驶行为在智能交通系统中车辆与驾驶员之间的交互过程中扮演着关键角色。高级辅助驾驶系统(Advanced Driver Assistance Systems,ADAS)中的一些与驾驶行为相关的应用可以显著提高驾驶的安全性。本报告从认知驱动的角度和数据驱动的角度出发,将视觉认知和驾驶场景目标检测结合,提出了以Thinking in 3D为核心的MV3D目标检测深度学习算法;将视觉认知和驾驶员行为预测结合,依据驾驶员的感知-反应时间以及驾驶环境和驾驶员之间的交互关系,提出了以视觉惯性为核心的CF-RNN模型和Predictive-Bi-LSTM-CRF驾驶行为预测算法。认知科学与计算机视觉的结合,为提高计算机的智能水平提供了一条新的途径。